UCバークレーのCS授業でAI使用増加により不可率が急上昇
原題: Failing grades soar with AI usage, dwindling math skills in Berkeley CS classes
なぜ重要か
AI普及がコンピューターサイエンス教育に与える影響を示す重要な事例で、教育手法の見直しが業界全体の人材育成に影響する可能性がある。
UC Berkeley のコンピューターサイエンス授業で2026年春学期の不可率が大幅増加。CS 10で35.3%、CS 61Aで10.6%の学生が不可となり、過去の学期（10%未満）と比較して急上昇した。教員はAI使用増加、数学的準備不足、人員不足を要因として指摘している。
UC Berkeley の電気工学・コンピューターサイエンス学部の授業で、2026年春学期の不可率が従来を大幅に上回る水準となった。Berkeleytime のデータによると、CS 10（入門コース）では35.3%、CS 61A（プログラミング入門）では10.6%の学生が不可評価を受けた。これは2024年春学期と2025年春学期の両方で10%を超えなかった不可率と比較して顕著な増加となっている。同学部の成績評価ガイドラインでは、CS 10やCS 61Aを含む下位学年向けコースにおいて、D評価とF評価を受ける学生の割合は7%とされている。教員らは今回の不可率上昇の要因として、学生のAIツールへの依存度増加、数学的な基礎準備の不足、そして教育スタッフの人員不足を挙げている。この状況は同学部の従来の成績分布パターンからの大きな乗離を示しており、コンピューターサイエンス教育におけるAI時代の新たな課題を浮き彫りにしている。